走行性と安全性を考慮した除雪オペレーションの検討
学籍番号：19327586 防災・復興システム工学研究室 田辺啓輔
指導教員 松田曜子

1. 研究背景と目的

2. 関連する研究

近年，我が国では短期間で集中的な降雪が発生

除雪に関する過去の研究等では，除雪作業の効し各地で雪害が起きている．平成 30 年 1 月下旬に果について報告されているものがある．西山ら 3)はは日本海側を中心に暴風雪となり道路の通行止め

除雪作業の定量的評価として走行する車両の速度1)をはじめとする交通障害が発生したほか ，2 月下から除雪効果を明らかにする手法について報告し旬にも断続的に降雪があり，福井県や石川県で多ており，新潟市を通る国道 7 号線において除雪作数の滞留車両が発生するなど大きな影響があった

業を行う前後 1 時間の速度を取得し，交通量との2)．新潟県においては令和 2 年 12 月 16 日から関越関係を Q-V 曲線で表すことで評価を行っている．

自動車道の新潟県区間や群馬県区間で大規模な車これによると除雪前後で約 10km/h の速度改善がみ

両滞留が発生し最大で約 2,100 台が巻き込まれた．

られている．一方で速度が回復しない事象も確認

このように高速道路での滞留は社会活動に多大なされており，降雪が継続したことによる路面状況影響を及ぼしかねず，回避しなければならない事の再悪化，梯団除雪による後続車の速度低下など象である．冬期における道路管理では様々な面でが原因であるとしている．高速道路に関しては，上の対策が必要になるが，その中でも除雪作業が道杉ら 4)が北海道において除雪能力を凌駕する強い路交通維持に大きな役割を果たす．高速道路にお降雪時の除雪体制検討と評価を行っている．これ

ける除雪作業は新雪除雪，拡幅処理，圧雪処理など

により高速道路の通行止め回数が減少した成果をがあるが，その中で道路管理を行う上で，新雪除雪報告している．このように除雪の効果に関する研が大きな役割を果たす．通常新雪除雪は梯団を組究は行われているものの，多くは一般道に関するみ，低速で本線を走行しながら除雪を行うため，走研究であり，高速道路であっても北海道を対象と行する一般車両は梯団の後方を低速で走行するこした研究が多く，本州の高速道路を対象とした除とになる．そのため冬期の高速道路においては降雪効果の検討は行われていない．北海道と本州で雪による影響のほかに除雪作業自体によって所要は降雪傾向や雪質が異なることから本州を対象と時間に変化が生じることとなる．除雪梯団はした検討が必要である．また西山ら 3)の研究でも挙30km/h ほどの速度で走行しており，一般車両に与げられているように低速の除雪作業が後続車に与える影響は大きなものとなることが考えられるたえる影響は大きいといえる．しかし除雪に関するめ，これらの影響を考慮して冬期道路管理を考え研究は走行環境の改善効果の分析がほとんどであていく必要がある．

り，低速の除雪作業による一般車両への影響につそこで本研究では，高速道路の路面状況を推定いてはほとんど分析が行われていない．

するモデル及び走行する一般車両速度を予測するモデルを構築することで，除雪作業が路面状況に

3. 除雪作業に関する分析

与える影響を分析し，路面状況を踏まえた一般車高速道路では数種類の除雪が行われており，路両の速度変化について分析を行うことで走行性と面の積雪除去作業としては大きく機械除雪と人力安全性を考慮した除雪オペレーションを検討する除雪に分割される．このうち機械除雪はさらに一ための知見を得ることを目的とする．

次除雪作業と二次除雪作業に分けられ，一次除雪作業として新雪除雪が行われ，二次除雪作業とし
1

て圧雪処理，拡幅除雪，運搬排雪などが実施される．

(3)除雪回数に関する分析

現在ではこれらの除雪作業を実施する基準として，降雪量の増減によって，除雪回数にどのよう高速道路に設置された気象観測装置のデータ，気な差があるか分析を行った．ここでの降雪量ご象予測，路面状況や交通状況を監視している巡回との除雪回数とは，対象区間内において 1 時間

車両からの情報をもとに現地の状況を複合的に判あたりにどの程度除雪が行われたかをまとめ，断して実施している．

降雪量ごとに集計したものである．結果を図-2(1)一次除雪作業に示す．1 時間当たりの除雪作業回数は 1 時間

前述のように高速道路では一次除雪作業として降雪量が 1cm 未満でおよそ 5 回，1cm 以上で 6新雪除雪が行われている．新雪除雪とは除雪トラ回，5cm 以上では 7 回ほどになっていた．このこックなどにより路面に積もった新雪を路肩に除雪とから，除雪回数は降雪量に関連して増加するする作業のことである．高速道路における一次除ことが確認できた．

雪作業である新雪除雪は梯団で行われており，基本的に一般車両が追い抜くことはできないため，除雪梯団の後方について走行することとなる．関
越道湯沢管理事務所管内では 2 台梯団と 3 台梯団を組み合わせながら除雪が行われる．3 台梯団のメリットとしては，路肩部分まで範囲を広げて除雪を行えることが挙げられる．作業速度はおよそ30km/h 程度である．
図-2 降雪量別除雪回数(2)対象除雪作業の決定
以上のことから，高速道路における除雪作業(4)除雪速度に関する分析

では一次除雪作業が路面状況の維持・改善に大除雪速度に影響を与えると考えられる要因にきく寄与していることが考えられる．実際に行ついて，除雪速度との関係分析を行った．

われた除雪作業の種類を作業車に搭載されてい図-3 に除雪速度と降雪量との関係を示す．中る GPS データで確認したところ，作業回数ベー

央値は降雪強度に拘らず大きな変化がみられな

スで新雪除雪が 94%を占めていることがわかっいことから，除雪速度と降雪量には強い関係性た（図-1）．また新雪除雪は梯団で行われるためは無いと考えられる．除雪速度はなるべく一定

高速道路上を走行する一般車両への影響も大きを保つようオペレーションされているため，こいと考えられることから，本研究における除雪のような結果になったと考えられる．

作業の分析対象は新雪除雪とする．

図-1 新雪除雪と圧雪処理の実施割合

図-3 除雪速度と降雪量
2

図-4 に除雪速度と積雪深との関係を示す．図4. 路面状況推定モデルの構築をみてみると，降雪量と同様に除雪速度に与え冬期における路面状況を推定するモデルを構る影響はあまりないといえる．平均速度も同様築することで除雪作業が路面状況にどのようなに約 30km/h となっている．図-5 に除雪速度と日影響を与えるか分析を行った．

交通量との関係を示す．平均速度は各交通量間(1)使用データ及び対象期間の気象状況で大きな差異はみられない．除雪車の速度は一般車両より低速であり，また交通量から受ける分析にあたり，路面状況を撮影した画像から影響は小さいと考えられることから，このよう目視で判別し教師データを作成した．分析にはな結果となったと考えられる．

東日本高速道路株式会社新潟支社より提供していただいた，2022 年 1 月中の 30 分間隔のライブカメラ画像を使用した．使用した画像を撮影したライブカメラは下り線の湯沢 IC 付近に設置されているものである．
(2)分析手法
本分析では，機械学習により路面状況を推定するモデルを構築した．主に使用したアルゴリ
ズムは Random Forests（以下 RF）である．これ

図-4 除雪速度と積雪深は決定木分析の弱点である過学習しやすいという問題に対応できるという利点がある．分類するにあたり，図-6 に示す分類フローに従って目視で分類を行い教師データの作成を行った．
雪氷の有無
無有

路面水分

表面の光
無有

トレッド跡

図-5 除雪速度と日交通量
本節では除雪回数及び除雪速度について分析

付
く
雪の状態

無 有を行った．その結果除雪回数と降雪量との間にべたべたあまり付かない

さらさらは明確な関連がみられた．また除雪速度につい
わだちて降雪量と積雪深及び日交通量との関係を分析した結果，除雪速度は約 30km/h で保たれており，降雪量及び積雪深，日交通量によって変化しないことがわかった．このことから除雪速度は一乾燥定であるとの仮定をすることができる．

湿潤

路面路面

見える

見えない

黒シャー
ベット

白シャー
ベット

雪の色積
雪

図-6 路面状況分類フロー
3

白黒圧
雪

凍結

表-1 に対象期間における各路面状況の出現数

では全くみられなかった．このことから，時間を示す．乾燥及び凍結の路面状況は確認できな

降雪量で 4cm を超えるような場合には，路面状かったため，これらを除いた路面状況での分類

況が改善する可能性は低いことが推察される．となっている．出現した路面状況は湿潤の割合

新潟地方気象台で設定されている注意報・警報が最も多く，約 70%となっていた．

発表基準 9)によると，大雪注意報は 12 時間降

表-1 各路面状況の出現割合

雪の深さが 35cm，大雪警報は 12 時間降雪の深さ 60cm が基準となっている（表-2）
．それぞれ

路面状況
湿潤

黒シャー

白シャー

ベット

ベット

圧雪

時間降雪量で 3cm，5cm である．そのため警報が積雪発表されるような降雪が予想される場合には降出現数

1033

265

13152

7

雪時に路面状況を改善することが困難であるこ割合69.417.88.83.50.5とから，路面状況を保つために事前の除雪作業が重要になると考えられる．

(3)説明変数の検討
路面状況推定モデルに用いる説明変数の検討を行う．説明変数には気象条件のうち，路面状況の形成に影響を与えると考えられる降雪量，気温，風速，路温について路面状況との関係を分析する．
図-7 に路面状況と 30 分降雪量の関係を示す．
図-7 路面状況と 30 分降雪量

図中の箱ひげは各路面状況の最大値，第三四分位数，中央値，第一四分位数，最小値を示している．また路面状況ごとの平均値を線で結んでいる．湿潤では降雪量が 0cm に近く，シャーベット，圧雪と悪化するにつれて降雪量が増加する傾向がみられた．このことから降雪強度に応じて路面状況が悪化することが確認できた．また，湿潤以外の路面状況で箱ひげ図の四分位数及びひげが上下に長く伸びていることがわかる．これは，降雪がある前に，既に形成されている路

図-8 除雪からの経過時間と 30 分降雪量

面状況によって降雪の強度によらず出現する路面状況が変化することが原因と考えられる．

表-2 湯沢町における注意報・警報発表基準

また，降雪の強度によって除雪効果にどのよ基準

うな変化が生じるか分析を行った（図-8）．縦軸に除雪からの経過時間，横軸に 30 分降雪量をと大雪注意報っている．これをみてみると，30 分降雪量が 2cm
以上，時間降雪量で 4cm 以上になると除雪から大雪警報の経過時間の変化によらず，路面状況が改善されるデータがあまりみられなくなり，6cm 以上
4

12 時間降雪の深さ
35cm
12 時間降雪の深さ60cm

図-9 に路面状況と気温の関係を示す．気温の図-11 に路面状況と路温の関係を示す．降雪量，低下に伴って出現する路面状況は悪化する傾向

気温，風速と異なり湿潤以外の路面状況間であまが確認できた．
湿潤では平均値が 0℃付近だが，り差がみられず，湿潤以外の路面状況での路温の黒シャーベットで-1℃，白シャーベットで-2℃最大値，最小値ともに取り幅が小さくなっている．

付近であった．また，湿潤では他の路面状況とこれは路面上の積雪によって気温の変化などの影比較して箱ひげ図のひげが上下に大きく伸びて響を受けず，路温が一定に保たれていたためと考いる．気温の最大値が大きい場合は，天気が良えられる．湿潤ではひげが上下に大きく伸びてい

く降雪がなかった状況のデータであったと考えることからも路温の変化には路面上の積雪が大きられる．いずれの場合でも気温のみで路面状況な影響を与えることが推察される．

を推定することは困難であり，他の気象条件と複合的に考慮する必要がある．

図-11 路面状況と路温
冬期の路面形成には降雪量などのほか，除雪作
図-9 路面状況と気温業が大きな影響を及ぼすと考えられる．そのため除雪作業の状況も変数に追加する．除雪の様子を図-10 に路面状況と風速の関係を示す．湿潤で表すため．観測点での除雪車通過からの経過時間

は平均値が 2m/s ほどであるが，路面状況が悪化を算出した．算出するにあたり，除雪車 GPS データするに従って風速が大きくなっていることが確に含まれるキロポスト(KP)情報から観測点の通過認できた．新潟県での冬の天気の特徴として，時刻を求める．データの性質上，観測点の KP をピ

季節風が強くなると地形の影響で上昇気流が発ンポイントで通過したデータが取得できていない

生し，山間部で大雪となる．観測点がある湯沢

ことがあるため，そのような場合には観測点の通町は山沿いであることからこの影響を受け，強過時刻を推定して求めている．観測点の KP から前い風速が観測されている時に降雪が強まり，路後 500m を通過しているデータを抽出し，観測点近面状況が悪化しやすいことが考えられる．

隣箇所の通過時刻から観測点の通過時刻を推定する．
また昼間と夜間では路面状況の形成に差が生じると思われることから昼間ダミーとして説明変数に追加する．冬期であるため 7:00～17:00を昼間とし，それ以外の時間を夜間とする．
以上のことから，降雪量，気温，風速，路温，除雪作業からの経過時間，昼間ダミーを説明変数としてモデル構築を行う．

図-10 路面状況と風速
5(4)分析結果

表-4 に各説明変数の重要度を示す．重要度とは，ここまでに示した気象条件と除雪作業からの経その説明変数を予測に用いた場合と用いなかった

過時間，昼間ダミーを説明変数に用いて機械学習

場合でどの程度モデルの予測値が変化するかにつを行い，路面状況推定モデルの構築を行った．作成

いて指標化した値である．これはモデルの作成にした分析用データのうち，ランダムに 8 割を抽出使用された全ての説明変数について算出され，そし，これを学習データとしてモデルを構築した．その和は 1.0 となる．これを踏まえてみてみると，降の後残りの 2 割を検証データとしてモデルの精度雪量が最も重要度が高くなっている．よってこのを求めた．表-3 に検証データの推定結果を示す．

変数が路面の予測を行う上で大きな判断基準にな

モデル全体での正解率は 76.2%となっており，あっていることが考えられる．前述のように，路面状る程度の精度を確保できているといえる．しかし，況と降雪量には強い関連がみられたことからもこ

本分析のようにカテゴリごとのデータ数に偏りがの結果は妥当であると考えられる．また除雪作業ある場合には，カテゴリごとに個別に評価する必からの経過時間の重要度も降雪量と同じ程度であ要がある．そこで路面状況別の正解率をみてみるった．これらの変数が路面状況の分類に大きな影と，湿潤の 84.0%が最も高い結果となった．一方で響を与えていると推察される．そのほかの変数で路面状況が悪化していくにつれて正解率は低下す

は，気温，風速，路温の重要度がそれぞれ 0.155，る傾向がみられ，黒シャーベットで 67.3%，白シャ0.179，0.167 であり，昼夜ダミーが 0.017 と低いーベットで 46.2%，圧雪では 58.3%となった．この結果となった．昼夜で路面状況の形成状況が変わことから，モデル全体の正解率は湿潤の正解率にる想定であったが，高速道路のように一般道と比よって引き上げられており，実情を正確に表して較してより高次元で管理が行われている路面ではいるものではないといえる．路面状況別で正解率昼夜であまり差がないのではないかと考えられる．に差が生じた理由としては，各路面状況のデータ数に大きく偏りがあることが原因の一つと考えら

表-4 各説明変数の重要度れる．また，教師データは目視での路面分類であり，多少の判別誤差が含まれていることが想定される．
特に夜間や吹雪による視界低下，大雪によりライブカメラに着雪しているような場合には目視での路面判別が困難になる．このような判別が困難な状況では正解率の低い路面状況の出現率が高いことも原因になっていると考えられる．
表-3 モデル推定結果と正解率以上の分析を通して，降雪量，気温，風速，路温と路面状況の間には関連がみられた．また降雪量，除雪からの経過時間が路面状況に大きな影響を与えることがわかった．また本分析の課題として，目視による教師データの作成は個人でのシングルチェックとなっており，精度に不安が残るため風区数人での判別を行い精度を担保していくことが必要である．
6

5. 速度予測モデルの構築

図-13 に気温と平均速度の関係を示す．気温と平一般車両の速度について速度予測モデルの構築

均速度の間には緩やかな関係性がみられた．降雪を行い，状況ごとにどのような変化があるか分析量と比較すると明確な速度差はみられないことかを行う．

ら，気温のみでは速度を推定することは困難であると考えられる．

(1)使用データ及び分析手法
速度予測モデルの構築には，ETC2.0 データを使用する．ETC2.0 データ様式 1-2 に記録されている各車両の速度や時間，位置情報を気象条件などと結びつけることで分析を行う．まず対象路線を走行した車両を抽出し，車両ごとにリンク別の走行速度を算出し，個車のリンク別に 1 時間ごとの平均速度を求める．また集計段階で外れ値として四分位範囲をもとに速度が 40km/h 未満，150km/h 以

図-13 気温と平均速度上のデータを削除する．使用する気象データは気象庁より公開されている湯沢観測所のデータのう

図-14 に路面状況推定モデル構築で定義した路

ち，降雪量，気温を使用する．使用したデータ期間

面状況と平均速度の関係を示す．なお，これに関しは 2022 年 1 月 3 日から 5 日である．ては速度の情報をトラフィックカウンター（トラカン）から取得しており，断面での値であることに(2)説明変数の検討留意する必要がある．ここに示す路面状況は 1 地

ここでは，速度に影響を与えると考えられる要点のものであるためトラカンのデータを用いてい因について速度との関係を分析する．図-12 に降雪

る．
湿潤では平均速度が約 80km/h となっているが，量と平均速度の関係を示す．図中の箱ひげは平均

黒シャーベットでは平均速度が約 60km/h 程度とな

速度の最大値，第三四分位数，中央値，第一四分位っている．黒シャーベットから白シャーベットの数，最小値を示している．これをみてみると，降雪間でも速度の低下が確認できた．

量が増加するに従って速度が低下していた．降雪量 0cm のデータと 5～6cm のデータを比較するとおよそ 20km/h の速度差が生じていることが確認できた．これらのことから，降雪量が速度に与える影響は大きいと考えられる．

図-14 路面状況と平均速度
次に，交通量について分析を行う．通常，走行速度を推定するモデルを構築する際には交通量が重要な変数となる．これは速度と交通量には密接な
図-12 降雪量と平均速度関係があるためである．一般に交通量がゼロに近7

い状態のときに速度は最大値を取り，交通量の増(3)モデル構築結果加とともに速度は低下する．交通量が極大値になモデル構築結果を表-5 に示す．なおモデル構築ったときを境界として，一転して交通量は低下し，には重回帰分析を用いた．重回帰分析のような線速度も同様に低下する．交通量が極大値を取る前形回帰モデルでは，多重共線性という現象に留意

後を比較して，前者の状態の速度（自由速度）ではする必要がある．これは説明変数間の相関が高い

渋滞が発生しておらず，各車両は自由に走行速度

場合にモデル精度が不安定になるというものであを決定することができる．一方後者の状態では交り，VIF と呼ばれる指標で確認することができる．

通渋滞が発生しているとみることができる．ここ

本分析のモデルに使用した変数では，多重共線性で，関越自動車道で観測された速度と交通量の関は確認できなかった．

係をみてみると（図-15），交通量の極大値がみられ偏回帰係数をみてみると，降雪量，大型ダミーでず，速度が低下する境界が確認できない．このこと

符号がマイナスになっており，降雪量が増える場から観測した状況下では交通渋滞が発生しておら合，また大型車の場合に速度が低下することになず，走行する車両は自由速度で走行していたと考る．一般的に考えてこれらの要因で速度が低下すえられる．また，交通量に対する速度の幅が広くなることは自明であり，符号条件は正しいといえる．っているが，これは降雪などによって走行環境が標準偏回帰係数をみてみると，路面状況を表す

悪化しており低速で走行する車両が多かったためダミーが最も値が大きい結果となった．と考えられる．

次に t 値をみてみる．これは説明変数が目的変以上のことから，本分析で扱う期間では交通量数に与える影響を示しており，t 値の絶対値が大きの大小によらず速度は自由に決定できる状況であければ大きいほど，目的変数に与える影響が強い．

ったと考えられることから，交通量が速度に与え本分析では降雪量が最も大きな影響を与える結果

る影響は小さいと考え，交通量は説明変数に追加となった．降雪量が増えるほど走行速度が低下すしないこととする．

ることは自明であることから，影響度が大きくなったことは当然の結果といえる．また通常 t 値の絶対値が 2 を下回る場合にはその説明変数は目的変数に影響を与えていないことになるが，本分析ではそのような説明変数は現れなかった．
モデルの精度である自由度調整済み決定係数は0.320 となっており，精度が良いとは言えない結果となった．原因としては道路幅員など，本モデルでの説明変数では考慮しきれていない要因があることなどが考えられる．
表-5 重回帰分析結果

図-15 交通量と速度の関係
ここまでの分析を踏まえ，降雪量，気温，路面状
況に加え大型ダミーを説明変数としてモデルの構築を行う．なお路面状況はダミー変数として説明変数に追加することとする．
8

6. 除雪効果分析

一方で 15 時台では平均速度は除雪前後で変化が通常，冬期の高速道路において降雪があった場なかった．このことから，15 時台の気象状況では合，走行環境が悪化し速度は低下する．一方で除雪除雪作業による路面状況の改善効果は小さいと考により路面状況が改善すると速度が回復することえられる．

から，一般車両の速度変化によって除雪の効果を評価することが可能になる．そこで除雪作業によ7. 除雪オペレーションの検討

る路面状況の改善効果について分析を行う．構築

次に，除雪区間を変えることによって高速道路した速度予測モデルを使用し，除雪作業を行う前を走行する車両にどの程度の遅れ時間が生じるか後の平均速度を求め，速度にどのような変化があ分析を行い，除雪オペレーションの検討を行う．研るか分析を行う．速度予測モデルの説明変数のう

究背景で述べたように，梯団で除雪作業が行われち，路面状況を表す変数については構築した路面ている間は，高速道路を走行する一般車両は追い

状況推定モデルによって推定した路面状況を当て越しをすることができず，梯団の後方を走行するはめている．使用した気象データは，比較的強い降ことになる．このため通常時と比較して所要時間雪があった 2022 年 1 月 4 日の 12 時台と 15 時台でに遅れが生じる．この影響について分析を行うこある．表-6 にこの期間の湯沢町における降雪量ととで評価を行う．なお，本分析では湯沢 IC を起点気温を示す．

として小千谷 IC まで走行すると仮定する．また分
表-6 気象状況
1/4 12 時

析の簡略化のため途中の IC で流入，流出する車両は想定しない．分析の手法としては，まず 100m 間

1/4 15 時

降雪量[cm/h]

4.34.9隔で路面状況推定モデルにより路面状況を推定す

気温[℃]-0.2-0.9る．この結果を速度予測モデルの説明変数に追加し，100m 進むごとに所要時間及び速度を算出する．

図-16 に 12 時の結果を示す．除雪前の平均速度

対象区間の終点を通過した段階で分析を終了し，は 62.2km/h であったものが，除雪後は約 68.8km/h総所要時間を求める．使用するデータのうち，気象となり，約 11%上昇した．これは除雪により路面状状況は各 IC に設置されている観測機器で取得した況が改善されたためと考えられる．実際に推定さものを使用し，各 IC 間の距離に応じて線形補間しれた路面状況を確認したところ，除雪前には白シている．走行する車両数は 50 台とし，ランダムなャーベットだったものが除雪後には黒シャーベッ間隔で起点から出発する．除雪梯団が前方に存在トに改善されていた．

する場合には梯団の後方を走行し，除雪が終了した時点で再び予測した速度で走行を再開する．分析にあたって，表-7 に示すように湯沢 IC から塩沢
石打 IC 間の除雪をパターン 1，六日町 IC から小出IC 間の除雪をパターン 2 としている．
表-7 除雪パターン

図-16 除雪前後の速度変化

9パターン 1パターン 2区間

湯沢 IC～塩沢石打 IC

六日町 IC～小出 IC

距離-0.2-0.9図-17 に 12 時台の各除雪パターンでの平均所要を行うことを目的とした．以下に，各分析によって時間を示す．除雪を行わなかった場合と比較して，得られた知見を示す．

所要時間はパターン 1 で 2.6%，パターン 2 で 5.3%

（1）路面状況推定モデルに関して増加した．パターン 2 はパターン 1 より除雪梯団

路面状況を推定するため，降雪量，気温，風速，が除雪を行っていた距離が長いため，このような路温，除雪作業からの経過時間，昼夜ダミーからモ結果となったと考えられる．

デルの構築を行った．モデル精度は，全体で 76.2%

図-18 に 15 時台の結果を示す．所要時間はパタとなった．各説明変数がモデルの推定に及ぼす影ーン 1 で 1.5%，パターン 2 で 9.2%増加した．12 時

響を表す重要度は，降雪量が最も高くなった．

台と比較すると，パターン 1 では所要時間の増加（2）速度予測モデルに関して割合が 12 時台より抑えられ，パターン 2 では所要気象条件，路面状況などを説明変数として速度時間の増加割合が 12 時台より大きくなった．このを推定するモデルの構築を行った．モデルの精度ことから，パターン 1 では除雪の効果がより発揮を示す自由度調整済み決定係数は 0.320 程度となされ，効率的な除雪が行われていたと考えられる．

った．標準編回帰係数は各路面状況ダミーが最も大きくなっており，次いで降雪量となっていた．路面状況が走行速度に与える影響は降雪量に比べ大きいと考えられるため，これらの指標は正確に表現できているといえる．
（3）除雪効果検討分析に関して
除雪作業による路面状況改善効果及び梯団除雪による所要時間の変化について検討を行った．その結果，除雪作業後には作業前と比較して速度が約11%回復する結果が得られた．また除雪を行う区間

図-17 12 時台の所要時間を変更することで除雪を行わない場合に対する所要時間の増加幅に変化がみられた．区間によって除雪を行う距離が変わること，降雪の様子によって除雪効果が変化することが要因と考えられる．
参考文献
1） 気象庁：南岸低気圧及び強い冬型の気圧配置による大雪．暴風雪等，
jyun_sokuji20180122-0127.pdf (jma.go.jp)
2） 気象庁：強い冬型の気圧配置による大雪，
jyun_sokuji201800203-0208.pdf(jma.go.jp)
3） 西山和則，吉澤覚，相澤誠：除雪作業の効果検図-18 15 時台の所要時間
8. まとめ

討手法について，国土交通省，国土技術研究会，

本研究では，過剰な除雪作業による一般車両へ

平成 19 年度の影響の最小化と安全に走行できる環境の維持を

4） 上杉隆則，碇正広：高速道路におけるパワー除両立するための除雪オペレーションについて検討

雪の効果，雪氷研究大会，201610